Спамеры рассылают вредоносные письма от имени МГУ и других университетов

Спамеры рассылают вредоносные письма от имени МГУ и других университетов

Спамеры рассылают вредоносные письма от имени МГУ и других университетов

«Лаборатория Касперского» предупреждает о вредоносных рассылках, использующих названия известных ВУЗов. С начала года защитные решения ИБ-компании в среднем блокируют несколько десятков таких спам-писем в сутки, однако 13 апреля произошел мощный всплеск — в этот день было обнаружено около 2 тыс. поддельных сообщений в рамках текущей вредоносной кампании.

Рассылая свои приманки на адреса корпоративной почты, злоумышленники снабжают их логотипами уважаемых учебных заведений. Так, в Kaspersky зафиксировали нелегальное использование таких имен, как МГУ им. М. В. Ломоносова, Бухарестский университет, Рейнско-Вестфальский технический университет в Ахене, Университет Аристотеля в Салониках, Анкарский университет, Автономный университет штата Нуэво-Леон (Мексика), Католический университет Боливии.

Фальшивки оформлены как деловое предложение, с которым получателю предлагается ознакомиться, открыв прикрепленный архив или офисный документ с макросом. Иногда имя вложения намекает, что там содержится смета по проекту, описание заказа или прайс-лист.

 

На самом деле в этом файле скрывается вредонос, использующий уязвимость в устаревших версиях программ из набора Microsoft Office. С его помощью злоумышленники смогут загружать на машину жертвы дополнительные файлы, выкачивать конфиденциальные данные (пароли, документы), запускать выполнение команд для развития атаки.

«Для убедительности злоумышленники используют логотипы университетов и ссылаются на какого-либо известного сотрудника вуза, — комментирует Андрей Ковтун, руководитель группы защиты от почтовых угроз в «Лаборатории Касперского», — Однако при внимательном прочтении обнаруживается, что, во-первых, адрес, с которого пришло сообщение, часто не имеет отношения к университету. Во-вторых, несвязность текста наводит на мысль, что это автоматический перевод с другого языка — то, чего, скорее всего, не допустит представитель вуза. Более того, в рассылке часто используется классический прием спамеров — исполняемый файл с двойным расширением вроде .pdf.exe».

Рекомендации по профилактике заражений в этом случае просты:

  • не доверять письмам с незнакомых адресов, особенно когда речь идет о персональных данных или денежных переводах, а также при наличии подозрительных аттачей;
  • повышать уровень цифровой грамотности, в организациях — за счет тренингов, сфокусированных на социальной инженерии;
  • использовать надежные средства защиты электронной почты.

Разработка новосибирских ученых снизит галлюцинации ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали библиотеку, которая повышает точность и надёжность ответов нейросетей и помогает снизить количество «выдуманных» или заведомо недостоверных ответов — так называемых ИИ-галлюцинаций. Решение получило название RAGU (Retrieval-Augmented Graph Utility) и основано на использовании графов знаний, отражающих связи между различными элементами информации.

Такие графы помогают нейросетям лучше понимать контекст запросов и выявлять неочевидные зависимости. В рамках проекта они были интегрированы с большими языковыми моделями, что позволило повысить качество генерации ответов.

«Саму концепцию придумали не мы. Архитектура GraphRAG была предложена в статье Microsoft, опубликованной около года назад. Идея оказалась удачной, но мы увидели ряд недостатков — в частности, очень долгий процесс построения графа знаний и недетерминированный результат. Наш подход позволил ускорить работу и повысить её надёжность», — рассказал научный сотрудник лаборатории прикладных цифровых технологий Международного научно-образовательного математического центра НГУ Иван Бондаренко.

В отличие от оригинального подхода Microsoft, новосибирские исследователи применили многошаговый метод формирования графа знаний. Это позволило существенно ускорить процесс и снизить требования к вычислительным ресурсам. Если в исходной реализации использовалось порядка 32 млрд параметров, то в RAGU их число удалось сократить почти на два порядка — не только без потери качества, но и с его заметным улучшением.

Помимо специалистов НГУ, в проекте участвовали представители других российских вузов, включая МГУ, Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта, Университет науки и технологий МИСИС, Дальневосточный федеральный университет и Университет ИТМО.

Проект RAGU стал победителем в номинации «Инновации в области искусственного интеллекта» конкурса «Код без границ». Всего в конкурсе приняли участие более 200 проектов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru